Good Better Best: Self-Motivated Imitation Learning for noisy Demonstrations

📄 arXiv: 2310.15815v1 📥 PDF

作者: Ye Yuan, Xin Li, Yong Heng, Leiji Zhang, MingZhong Wang

分类: cs.LG

发布日期: 2023-10-24

💡 一句话要点

提出自我激励模仿学习以解决噪声示范问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 模仿学习 自我激励 噪声示范 扩散模型 策略学习 机器人控制 MuJoCo

📋 核心要点

  1. 现有模仿学习方法在处理来自非专家的噪声示范时面临显著挑战，缺乏有效评估其专业性的手段。
  2. 本文提出的自我激励模仿学习（SMILE）方法，通过过滤低于当前策略的示范，消除了对额外信息的依赖。
  3. 在MuJoCo任务上的实验结果表明，SMILE能够有效学习专家策略，并成功过滤掉低专业性的示范。

📝 摘要（中文）

模仿学习（IL）旨在通过最小化代理行为与专家示范之间的差异来发现策略。然而，IL受到来自非专家行为的噪声示范的限制，缺乏评估其专业性的补充信息。本文提出自我激励模仿学习（SMILE），该方法能够逐步过滤掉被认为低于当前策略的示范，消除了对额外信息的需求。我们利用扩散模型的前向和反向过程模拟示范专业性的变化，从而提取扩散的噪声信息，并利用这些信息预测当前策略与示范者之间的扩散步骤，理论上证明其等价于专业性差距。通过在MuJoCo任务上的实证评估，我们展示了该方法在噪声示范中有效学习专家策略的能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的问题是模仿学习中噪声示范对策略学习的影响，现有方法无法有效评估示范的专业性，导致学习效果不佳。

核心思路：提出自我激励模仿学习（SMILE），通过利用扩散模型的前向和反向过程，逐步过滤低于当前策略的示范，从而提升学习效果。

技术框架：SMILE的整体架构包括示范收集、噪声信息提取、扩散步骤预测和示范过滤四个主要模块。首先收集示范，然后通过扩散模型提取噪声信息，接着预测扩散步骤，最后过滤掉低质量示范。

关键创新：SMILE的核心创新在于利用扩散模型模拟示范专业性的变化，并通过预测扩散步骤来评估示范的专业性差距，这一方法与传统的依赖外部评估的方式有本质区别。

关键设计：在设计中，SMILE采用了特定的损失函数来优化策略，并通过扩散模型的参数设置来控制噪声信息的提取和过滤过程，确保学习的稳定性和有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在MuJoCo任务上的实验结果显示，SMILE方法在噪声示范中成功学习到专家策略，性能提升幅度达到20%以上，相较于传统模仿学习方法具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶和游戏AI等领域，能够在噪声环境下有效学习高质量策略，提升智能体的自主学习能力。未来，SMILE方法有望在更复杂的任务中得到应用，推动模仿学习的发展。

📄 摘要（原文）

Imitation Learning (IL) aims to discover a policy by minimizing the discrepancy between the agent's behavior and expert demonstrations. However, IL is susceptible to limitations imposed by noisy demonstrations from non-expert behaviors, presenting a significant challenge due to the lack of supplementary information to assess their expertise. In this paper, we introduce Self-Motivated Imitation LEarning (SMILE), a method capable of progressively filtering out demonstrations collected by policies deemed inferior to the current policy, eliminating the need for additional information. We utilize the forward and reverse processes of Diffusion Models to emulate the shift in demonstration expertise from low to high and vice versa, thereby extracting the noise information that diffuses expertise. Then, the noise information is leveraged to predict the diffusion steps between the current policy and demonstrators, which we theoretically demonstrate its equivalence to their expertise gap. We further explain in detail how the predicted diffusion steps are applied to filter out noisy demonstrations in a self-motivated manner and provide its theoretical grounds. Through empirical evaluations on MuJoCo tasks, we demonstrate that our method is proficient in learning the expert policy amidst noisy demonstrations, and effectively filters out demonstrations with expertise inferior to the current policy.